Les fichiers audio peuvent être convertis en texte à l’aide de la transcription audio et de l’analyse de contenu audio de haut niveau. Les outils d’analyse audio prennent un fichier audio en entrée et le traitent. Ils créent également des horodatages, extraient le texte et délimitent les différents intervenants pour produire la transcription. L’outil télécharge simplement un fichier audio et transforme automatiquement le discours enregistré en forme écrite.
Ce guide complet enseignera l’analyse du contenu vocal grâce à une transcription avancée. Vous pouvez également découvrir comment les outils subissent une analyse de la parole en texte grâce à la reconnaissance vocale automatisée. Découvrez les outils de transcription de contenu audio tels que Transkriptor et comment ils mettent en œuvre la technologie de reconnaissance vocale.
Comprendre l’analyse du contenu audio
Les différentes tâches d’analyse de contenu audio sont divisées en transcription, analyse des performances, identification et catégorisation audio. Les systèmes d’analyse des performances musicales, par exemple, fournissent une vue d’ensemble des approches de détection des battements et des tempos et de l’évaluation des performances.
Qu’est-ce que l’analyse de contenu audio ?
L’analyse audio consiste à modifier, analyser et expliquer les signaux audio capturés par un gadget numérique. Il utilise des algorithmes d’apprentissage profond de pointe et de nombreuses autres technologies pour analyser et interpréter le son. La technologie d’analyse de données audio a été largement adoptée dans divers domaines, notamment le divertissement, la santé et la fabrication.
L’évolution de la technologie d’analyse audio
Avec le début de l’ère géographique et technologique, les systèmes analogiques ont rapidement été remplacés par l’audio numérique. Ce signal sonore a été converti sous forme numérique. Ici, l’onde sonore du signal audio est codée sous forme d’échantillons dans une séquence continue.
Avec les nouvelles tendances en matière d’amplification, il est désormais possible pour les ingénieurs du son de tout rendre plus compact. Les amplificateurs sont devenus plus puissants et plus légers, de sorte que la même quantité peut désormais être délivrée dans un encombrement réduit. Cela a un impact positif sur la taille ou la quantité d’électronique nécessaire pour amplifier un signal.
Composants clés de l’analyse de contenu audio
Comme d’autres techniques de contenu audio, le Short-Time Fourier Transform (STFT) s’appuie sur le traitement du signal pour obtenir les caractéristiques souhaitées, notamment l’amplitude, la fréquence et les variations de temps. Les tracés de spectrogramme montrent comment les fréquences se propagent avec le temps, ce qui vous aide à comprendre la structure du signal audio. Des algorithmes d’extraction de caractéristiques supplémentaires définissent les caractéristiques du contenu audio en définissant la hauteur, le volume et l’enveloppe spectrale.
Le rôle de la transcription avancée dans l’analyse audio
La transcription capture l’essence de l’audio en différenciant les différents intervenants d’une conversation. L’horodatage améliore encore la facilité d’utilisation et la précision de la transcription.
Principes fondamentaux de la technologie de conversion vocale
Selon Markets and Markets, le marché mondial de la reconnaissance vocale devrait atteindre 5,4 milliards de dollars d’ici 2026. ASR rend possible la transformation de la parole en texte grâce au processus de capture du son et des vibrations multicouches. Un convertisseur analogique-numérique reçoit les sons d’un fichier audio.
Il mesure les ondes dans les moindres détails et filtre l’audio pour distinguer les sons saillants. Après la segmentation, l’audio est tronqué en centièmes ou millièmes de seconde, puis converti en phonèmes. Un phonème est un élément sonore individuel qui différencie un mot d’un autre dans une langue donnée.
Systèmes automatisés de reconnaissance vocale
La simulation vocale au niveau humain de l’ASR démontrerait la force de ASR technologie. Les données audio et vidéo deviendront plus accessibles. Contrairement à ce qui s’est passé auparavant, on s’attend à ce que les systèmes ASR répondent aux limites des systèmes basés sur des HMM (modèles de Markov cachés) et des GMM (modèles de mélange gaussien). Un ensemble de phonèmes personnalisé conçu par des professeurs de phonétique experts est généralement requis pour chaque langue.
Facteurs de précision et de qualité
Les microphones de haute qualité capturent un son plus précis, réduisant les distorsions et l’audio étouffé. Cependant, les sons ambiants tels que la circulation, les conversations ou même le bourdonnement de l’électronique peuvent perturber les algorithmes de reconnaissance vocale.
Un microphone éloigné peut rendre plus difficile pour le système de capter une voix si la personne parle trop doucement. Des variations de prononciation peuvent se produire en raison des accents régionaux et des dialectes, que le modèle de discours peut ne pas prendre en compte pleinement.
Outils essentiels pour l’analyse de contenu audio
Les outils d’analyse de contenu audio sont pratiques car ils permettent aux utilisateurs d’étudier les enregistrements sonores en détail. Ces outils recherchent des données plus complexes telles que les émotions, les idées principales, le bruit de fond et les erreurs.
- Transkriptor : Un outil de conversion de la parole en texte alimenté par AI qui transcrit rapidement l’audio et permet l’édition en ligne.
- Audacity : Un logiciel d’enregistrement et d’édition audio gratuit et open-source prenant en charge plusieurs formats et plugins.
- iZotope : Logiciel audio de haute qualité pour l’enregistrement, le mixage, le mastering et l’amélioration audio.
- ScreenApp : Un assistant de réunion AI qui enregistre, transcrit et organise les conversations, mais qui ne dispose pas d’intégrations d’applications.
1. Transkriptor
Transkriptor est un convertisseur de parole en texte alimenté par AI qui peut transcrire des réunions, des conférences, des entretiens et des conversations. Le AI avancé peut générer automatiquement des transcriptions en ligne en quelques minutes. Transkriptor termine la tâche dans la moitié du temps de l’enregistrement audio. Il peut offrir une grande précision lorsque la qualité sonore est élevée.
Il peut facilement enregistrer des écrans pour des tutoriels et des présentations, afin que vous puissiez les consulter si nécessaire. Vous pouvez écouter l’audio tout en modifiant la transcription à l’aide de l’éditeur de texte en ligne Transkriptor . Les transcriptions peuvent être téléchargées instantanément et éditées rapidement.
Caractéristiques clés
- Multilingue : Transkriptor prend en charge 100+ langues, assurant une collaboration efficace au sein de l’équipe.
- AI Chat/Notes : Vous pouvez poser des questions sur votre relevé de notes et obtenir des réponses pertinentes. La section des notes peut également être utilisée pour sélectionner ou créer des modèles.
- Options d’exportation : Vous pouvez exporter vos fichiers au format brut ou sous-titré (PDF, TXT, SRT, Word ou Texte brut).
2. Audacity
Audacity s’agit d’une application multiplateforme et open-source pour l’enregistrement et l’édition de sons. Il permet aux utilisateurs d’enregistrer et d’éditer de nouveaux sons avec une relative facilité.
Il est disponible en tant que logiciel d’analyse audio sur les systèmes Mac OS, Windows et Linux . Cependant, il ne peut gérer qu’un nombre limité de pistes. Cela peut désavantager les utilisateurs qui ont besoin d’éditer des fichiers audio complexes.
3. iZotope
iZotope se concentre sur la création de logiciels audio de haute qualité pour l’enregistrement musical, le mixage sonore, la diffusion, la conception sonore et le mastering. iZotope conçoit et vend également des technologies DSP audio telles que la réduction du bruit, la conversion de la fréquence d’échantillonnage, le dithering, l’étirement temporel et l’amélioration audio aux entreprises de matériel et de logiciels grand public et professionnels. Du côté des inconvénients, iZotope produits peuvent avoir une courbe d’apprentissage abrupte, en particulier pour le mastering.
4. ScreenApp
ScreenApp agit comme votre assistant virtuel AI qui dirige les réunions en capturant vos enregistrements audio. Il les transforme ensuite en informations que vous pouvez facilement traduire en actions. De la transcription à l’organisation, nous gérons vos réunions sur plusieurs plateformes, ce qui signifie qu’il n’y a plus d’oubli de tout ce qui concerne le travail. Cependant, ScreenApp ne s’intègre pas à d’autres applications comme Google Drive et ne prend pas en charge le téléchargement de fichiers au format MP4 .
Outil | Fonction principale | Alimenté par AI | Capacités de transcription | Intégration avec d’autres applications | Enregistrement d’écran | Meilleurs cas d’utilisation |
|---|---|---|---|---|---|---|
Transkriptor | Transcription de la parole en texte, enregistrement et assistant de réunion AI | Oui | Oui | Oui | Oui | Transcription de réunions, de conférences et d’entretiens |
Audacity | Enregistrement et édition audio | Non | Non | Non | Non | Enregistrement et édition de fichiers audio |
iZotope | Traitement audio et mastering | Oui | Non | Oui | Non | Traitement audio et mastering professionnels |
ScreenApp | Assistant de réunion alimenté par AI | Oui | Oui | Non | Oui | Captation et organisation des réunions |
Bonnes pratiques pour l’analyse du contenu audio
Les données audio doivent être préparées en plusieurs étapes pour maintenir leur efficacité et leur précision. Il s’agit notamment du prétraitement, de la transcription et de l’organisation des données. Ces étapes améliorent la qualité et la pertinence de l’ensemble de données, ce qui permet d’obtenir des conclusions perspicaces.
- Préparation des fichiers audio pour l’analyse : Un ensemble de données volumineux et diversifié améliore les performances du modèle, nécessitant un prétraitement pour supprimer le bruit et les données non pertinentes.
- Optimisation de la qualité de la transcription : Une transcription et un codage précis garantissent des données d’analyse qualitatives ou quantitatives significatives.
- Organisation et gestion des données : L’étiquetage systématique, les métadonnées et la documentation précise améliorent la gestion et la récupération du contenu audio.
Préparation des fichiers audio pour l’analyse
L’ensemble de données que vous fournissez doit être significatif. Cela signifie que le modèle aura plus d’exemples à partir desquels apprendre et qu’il sera plus performant lorsqu’il sera testé avec de nouvelles données. Le prétraitement des données est une étape essentielle dans la préparation du modèle de machine learning pour l’entraînement. Les données sont souvent non structurées et contiennent du bruit et des éléments non pertinents qui doivent être supprimés.
Optimiser la qualité de la transcription
Vous pouvez transcrire et coder des données audio et vidéo pour rendre les informations significatives et précises. Cela convertit les données audio et vidéo en texte ou dans d’autres formats qui peuvent faire l’objet d’une analyse qualitative ou quantitative. Lors du codage et de la transcription, vous devez vous assurer que vos procédures, telles que la transcription textuelle, le résumé et la transcription thématique, sont fiables.
Organisation et gestion des données
L’analyse complète consiste en une gestion et un étiquetage systématiques et cohérents du contenu audio. Vous pouvez organiser vos données à l’aide de dossiers, de sous-dossiers, de fichiers ou d’une base de données.
Les descriptions utilisées pour étiqueter les données sont essentielles. Par conséquent, l’utilisation de balises ou de métadonnées pour définir des informations telles que la date, l’heure, le lieu, le sujet ou le participant garantira la clarté. Vous devez également enregistrer les processus et procédures que vous avez utilisés lors de la collecte de vos données.
Techniques d’analyse avancées
Le traitement audio a bénéficié de techniques avancées telles que l’apprentissage profond. Il peut détecter des modèles, analyser les sentiments et catégoriser efficacement le contenu. Ces techniques améliorent la reconnaissance vocale, la détection des émotions et la précision de la classification audio.
- Reconnaissance de formes dans le contenu audio : La reconnaissance sonore décompose l’audio en fréquences, ce qui permet des applications allant de la reconnaissance vocale à la classification acoustique.
- Analyse des sentiments par la voix : l’analyse des sentiments basée sur AI aide les centres d’appels à évaluer les émotions de la parole pour une meilleure prise de décision.
- Méthodes de catégorisation du contenu : Les fichiers audio sont classés par contenu à l’aide de directives de formation, de vérifications ponctuelles et d’améliorations des règles pour en assurer l’exactitude.
Reconnaissance de formes dans le contenu audio
La reconnaissance sonore implique plusieurs étapes, dont la première consiste à transformer le son en ses fréquences constitutives. À cet égard, la reconnaissance des motifs sonores ne connaît pas de limites. Les utilisations de la reconnaissance sonore sont infinies, des genres musicaux à la parole et même à la classification des environnements acoustiques. L’avancement de la technologie dans l’apprentissage profond a ouvert la voie à des utilisations encore plus larges de l’apprentissage automatique.
Analyse des sentiments par la voix
Selon Forbes , les technologies avancées de capture vocale et audio peuvent fournir aux appareils les informations nécessaires pour prendre des décisions critiques. Les centres d’appels utilisent l’analyse des sentiments pour évaluer et classer le sentiment sous-jacent de la parole humaine et du texte. Ils peuvent également utiliser une intelligence artificielle avancée pour déterminer si un discours ou un texte est positif, neutre ou négatif.
Méthodes de catégorisation du contenu
La classification des fichiers audio consiste à classer un fichier audio en fonction de son contenu. Cette catégorie peut inclure des genres musicaux, des thèmes de podcast ou des sons environnementaux. En raison de différents régimes de formation et de vérifications des étiquettes, les gens ont la même interprétation du public, ce qui permet d’obtenir une cohérence grâce à des directives claires. La vérification ponctuelle et l’affinement constant des règles en fonction des erreurs et des commentaires illustrent comment l’exactitude et la cohérence sont maintenues dans le travail d’annotation.
Mise en œuvre de l’analyse audio dans votre flux de travail
Une approche étape par étape de la collecte, du traitement et de l’analyse de données solides fournit des informations pertinentes. En analysant les défis spécifiques auxquels vous êtes confronté dans la réalisation de ces étapes, vous pouvez améliorer l’efficacité et la précision de vos projets audio.
Guide de mise en œuvre étape par étape
Pour vous assurer que votre audio est correctement formaté et nettoyé tout au long du processus, vous pouvez suivre ces étapes et implémenter l’audio dans votre flux de travail :
- Collecter des données audio : Obtenez des fichiers audio spécifiques au projet dans des formats standard. Assurer la qualité et la compatibilité des données pour l’analyse.
- Préparation et traitement des données : Utilisez des outils logiciels pour nettoyer, prétraiter et structurer les données audio. Convertissez le son brut en formats utilisables pour l’apprentissage automatique.
- Extraire les fonctionnalités audio : Analysez les représentations sonores visuelles pour en extraire des caractéristiques significatives. Ces fonctionnalités permettent de distinguer les motifs dans l’audio.
- Entraîner le modèle d’apprentissage automatique : Sélectionnez et entraînez un modèle approprié sur les fonctions extraites. Optimisez les performances pour obtenir une analyse audio précise.
Défis et solutions courants
De nombreux défis se posent lors de l’analyse de contenu audio. Par exemple, les sons environnementaux agaçants tels que les sifflements ou les bourdonnements peuvent être intrusifs. Cependant, une méthode populaire appelée annulation active du bruit pourrait être une solution lorsque l’on se concentre sur la technologie de réduction du bruit. Voici quelques défis et solutions courants lors de la mise en œuvre de l’analyse audio dans le flux de travail :
- Bruit ambiant : Il provoque une surcharge dans l’enregistrement et peut être résolu par des techniques de réduction du bruit.
- Problèmes de connectivité : Ce problème se produit principalement avec les microphones ou les interfaces et peut être optimisé avec le placement des microphones.
- Fluctuations de volume : C’est aussi un défi courant dans la parole. Il peut être ajusté dans les paramètres d’enregistrement pour gérer les niveaux de volume. Vous pouvez laisser les câbles et les connexions audio gérer correctement la distorsion d’intermodulation de plusieurs appareils.
- Isolation acoustique : Si vous avez des difficultés à isoler des sons spécifiques du bruit de fond, utilisez un logiciel d’analyse audio spécialisé pour séparer les sons souhaités du bruit de fond. Pour les pilotes audio obsolètes, maintenez les pilotes à jour.
Mesurer le succès et la ROI
Le marketing audio est une technique publicitaire dans laquelle les entreprises utilisent du contenu audio pour commercialiser un produit ou un service. La principale mesure à mesurer dans les campagnes de marketing audio est la notoriété de la marque. Selon Brightcove, 53 % des consommateurs s’engageront avec une marque après avoir regardé des vidéos de marque publiées par eux sur les réseaux sociaux. Par conséquent, le moyen le plus efficace de maximiser votre portée et votre fréquence est de réutiliser votre audio original dans des vidéos courtes.
Conclusion
Les chercheurs et les entreprises dépendent fortement de l’analyse du contenu audio pour obtenir des informations pertinentes à partir de données solides. Enfin, le développement d’un logiciel de transcription audio en même temps que d’outils d’analyse audio permet une conversion parole-texte plus rapide et plus précise.
Grâce à une technologie AI, Transkriptor pouvez produire des transcriptions précises de plus de 99 % de réunions, d’entretiens et d’autres conversations. Il automatise les flux de travail, augmente l’accessibilité et fournit des analyses de données plus approfondies.